Ce document parle des méthodes pour réduire le biais dans les études d'observation avec des traitements continus.
Anthony Frazier, Siyu Heng, Wen Zhou
― 8 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Ce document parle des méthodes pour réduire le biais dans les études d'observation avec des traitements continus.
Anthony Frazier, Siyu Heng, Wen Zhou
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Une nouvelle façon d'évaluer l'impact des différentes quantités de traitement sur les résultats.
Kyle Schindl, Shuying Shen, Edward H. Kennedy
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Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité des estimations causales dans les études de santé.
Roy S. Zawadzki, Daniel L. Gillen
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Un aperçu de comment les actions influencent les décisions de santé et les résultats.
Laura Forastiere, Fan Li, Michela Baccini
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Comment les variables mal mesurées affectent les résultats de recherche et introduisent des biais.
Jeffrey Zhang, Junu Lee
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Une nouvelle méthode améliore la sélection des modèles pour des prédictions plus fiables.
David Kepplinger, Siqi Wei
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Découvrez comment la réconciliation des prévisions améliore la précision des prédictions à partir de différentes sources de données.
Ross Hollyman, Fotios Petropoulos, Michael E. Tipping
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De nouvelles techniques améliorent les études sur les doses de traitement et leurs effets.
Jeffrey Zhang, Siyu Heng
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De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité dans l'estimation des effets moyens des traitements.
Ambarish Chattopadhyay, Guido W. Imbens
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Explore comment la recalibration de l'audace améliore les prédictions pour une meilleure prise de décision.
Adeline P. Guthrie, Christopher T. Franck
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Approches innovantes pour évaluer la précision des modèles dans des groupes spécifiques.
Jon A. Steingrimsson, Lan Wen, Sarah Voter
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Exploration de nouvelles méthodes en ACP pour l'analyse de données à haute dimension.
Long Feng
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Une méthode en deux étapes pour estimer avec précision l'effet du traitement quand les participants ne respectent pas.
Zhen Zhong, Per Johansson, Junni L. Zhang
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Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures des biomarqueurs du cancer.
Aijun Yang, Phineas T. Hamilton, Brad H. Nelson
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Ce papier évalue l'efficacité du test du Chi-carré pour analyser des données catégorielles.
Qingyang Zhang
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Présentation de l'approximation par point de grille pour gérer efficacement de gros ensembles de données.
Yuan Gao, Rui Pan, Feng Li
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De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.
Daipeng Xiao, Weijian Liu, Jun Liu
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.
Jeremy Flood, Sayed Mostafa
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Une nouvelle approche pour classifier efficacement des données tensoriels dans différents domaines.
Elynn Chen, Yuefeng Han, Jiayu Li
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des tests de modèles causaux avec des variables cachées.
Hyunchai Jeong, Adiba Ejaz, Jin Tian
― 9 min lire
La recherche souligne l'importance d'analyser les effets des traitements qui changent au fil du temps dans les SW-CRTs.
Kenneth M. Lee, Elizabeth L. Turner, Avi Kenny
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Une méthode pour identifier les changements de données entre capteurs avec un minimum de fausses alertes.
Tingnan Gong, Alon Kipnis, Yao Xie
― 6 min lire
Une nouvelle approche améliore les estimations de la propagation du COVID-19.
Barbara Pascal, Samuel Vaiter
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Un aperçu de comment le prix influence la demande d'électricité en utilisant des techniques d'estimation avancées.
Silvana Tiedemann, Jorge Sanchez Canales, Felix Schur
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse de jeux de données complexes en se concentrant sur les variables pertinentes.
Anwesha Chakravarti, Naveen N. Narishetty, Feng Liang
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Un aperçu des méthodes pour de meilleures estimations de survie chez les patients avec des conditions graves.
Anastasios Apsemidis, Nikolaos Demiris
― 8 min lire
De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'estimation des densités conditionnelles dans des données complexes.
Antoine Faul, David Ginsbourger, Ben Spycher
― 7 min lire
Une plongée dans l'estimation des effets causals à travers des poids et des représentations apprises.
Oscar Clivio, Avi Feller, Chris Holmes
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Des chercheurs ont trouvé une méthode efficace pour étudier les interactions entre les espèces et les facteurs environnementaux.
Lorenzo Mauri, David B. Dunson
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Un regard sur le biais de sensibilité et son impact sur l'exactitude de la recherche.
Sophia Hatz, David Randahl
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Une nouvelle approche pour analyser des données à queues lourdes en utilisant des statistiques max robustes.
Mingshuo Liu, Miles E. Lopes
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Cette étude examine des méthodes basées sur les données pour prévoir la production de riz au Pérou.
Rita Rocio Guzman-Lopez, Luis Huamanchumo, Kevin Fernandez
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Découvrez comment le modèle de mélange du pattern proxy gère les données manquantes des enquêtes.
Seth Adarkwah Yiadom, Rebecca Andridge
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Utiliser la vraisemblance pondérée pour mieux comprendre la chasse des orques.
Evan Sidrow, Nancy Heckman, Tess M. McRae
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Un regard plus approfondi sur les ICS pour une analyse de données efficace entre plusieurs groupes.
Colombe Becquart, Aurore Archimbaud, Anne Ruiz-Gazen
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Une nouvelle méthode améliore la classification des données de séries temporelles à haute dimension en utilisant l'analyse fonctionnelle.
Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca
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Présentation d'une méthode flexible pour estimer les effets causals dans le temps en utilisant des techniques avancées.
Axel Martin, Michele Santacatterina, Iván Díaz
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De nouveaux modèles améliorent l'analyse des données de comptage avec des zéros et des valeurs extrêmes.
Touqeer Ahmad, Irshad Ahmad Arshad
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Un guide sur les boxplots fonctionnels pour visualiser des données complexes.
Stanislav Nagy, Tomáš Mrkvička, Antonio Elías
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Cet article examine les problèmes de données manquantes dans les études de simulation et propose des solutions pratiques.
Samuel Pawel, František Bartoš, Björn S. Siepe
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